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oee.cloud: OEE-Optimierung einfach, schnell mit Industrie 4.0 Technologie

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oee.cloud: OEE-Optimierung einfach, schnell mit Industrie 4.0 Technologie

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Auf der LeanAroundTheClock 2018 hat das ifp einen Vortrag über das eigene Produkt oee.cloud gehalten. Mit oee.cloud kann die OEE-Kennzahl ohne Anlageneingriff, ohne Installation von Software und ohne Investition, also zur Miete, optimiert werden.

Auf der LeanAroundTheClock 2018 hat das ifp einen Vortrag über das eigene Produkt oee.cloud gehalten. Mit oee.cloud kann die OEE-Kennzahl ohne Anlageneingriff, ohne Installation von Software und ohne Investition, also zur Miete, optimiert werden.

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  1. 1. oee.cloud: OEE-Optimierung einfach, schnell mit Industrie 4.0 Technologie – LeanAroundTheClock 2018 – Jörn Steinbeck Mannheim, 08. März 2018 Gefördert durch Präsentiert auf
  2. 2. Überschrift Institut für Produktivität, Aachen + … Pragmatische, schnelle Lösungen zur Optimierung von 
 Produktion und Logistik durch Industrie 4.0-Technologien 2 Beratung
  3. 3. Fußnote Überschrift OEE = V x L x Q 3
  4. 4. Daten! Wir brauchen Daten! – Und zwar schnell! Fallstudie: Fast Moving Consumer Goods Hersteller 4 • Hersteller von Fast Moving Consumer Goods • Heterogener Anlagenpark von unterschiedlichen Abfülllinien • Monats-OEE unter 50%: 
 Steigerung für neue 
 Aufträge erforderlich Das Unternehmen • Wenig Daten vorhanden: OEE nicht laufend ermittelt, Stillstandszeiten hand- schriftlich und geschätzt • Verbesserungsmaßnahmen mit Bauchgefühl identifiziert, Potenzial unklar • Zeit und Personal für hand- schriftliche Ermittlung nicht vorhanden Das Problem
  5. 5. Fußnote Überschrift 
 Nutzung von oee.cloud als minimalinvasive Datenermittlung zur Identifikation von Handlungsfeldern: • Vollkommener Bypass: Messung Anlagen- output, Übertragung via Mobilfunk, Darstellung über www.oee.cloud; kein Eingriff in die Anlage oder Unternehmens- IT • Installationsdauer: 20 min • OEE-Daten stehen in Echtzeit zur Verfügung Die Lösung 5
  6. 6. oee.cloud sammelt mit eigener Hardware die OEE; Darstellung in Echtzeit über den Browser Technologie 6 Datenerfassung Bottleneck Alert: Equipment B3416 running on 81% since 10 minutes Datenerfassung DatennutzungDatenspeicherung Web
 Server
  7. 7. Fußnote Überschrift Über den Sensor erfasste OEE Daten Tägliche OEE mit V x L X Q 7
  8. 8. Die Situation der Anlage wird über den Zeitraum von zwei Wochen bewertet – Handlungsfeld sind Stillstandszeiten der Anlage Ist-Situation auf Basis von Daten 8 Datenbasis 2 Wochen im 2-Schicht-Betrieb OEE relativ niedrig V > L ⇾ Optimierungsfokus geplante und ungeplante Stillstandszeiten • Verlässliche Laufzeiten und OEE über 2 Wochen ermittelt • Schwerpunkt der Verluste ist Verfügbarkeitsgrad mit 56% • Mittlere Reparaturzeit mit 45 min ungewöhnlich lang Arbeit mit der OEE Mittlere Reparaturzeit ungewöhnlich lang Aber wo kommen die Stillstände bzw. Verfügbarkeitsverluste her?
  9. 9. Fußnote Überschrift 9 • Klassifizieren von Verlusten in Echtzeit • Verwendung von günstigen, verfügbaren Consumer Geräten • Keine IT-Installation erforderlich Stillstandsgründe
  10. 10. 10 Deutlich größte Einzelstörung, größter Verbesserungshebel Gleichverteilte Störungen Auffällige Häufigkeit
  11. 11. In KVP-Workshops werden die Optimierungen sofort umgesetzt; Messung noch im Rahmen der Workshoparbeit erfolgt Umsetzung: KVP-Workshop 11 • Team aus Linienmitarbeitern, Instandhaltern und Prozess- ingenieuren optimiert gemeinsam den Prozess • Sofortige Überprüfung der Wirksamkeit KVP-Workshop
  12. 12. Das Cockpit von oee.cloud ist der Einstieg in die visuell aufbereiteten Berichte; Download-Möglichkeit für alle Daten Zusammenfassung Analyse-Möglichkeiten 12 Im Analysecockpit können Widgets für einzelne Berichte konfiguriert werden Steigender Detaillierungsgrad durch hineinklicken in die Berichte Konfiguration von Art und Schwellwert der Info- und Warnmeldungen Download-Möglichkeit aller Messwerte nach xls
  13. 13. Eine kleine Zusatzbox im WLAN macht ein Andon auf jedem Monitor möglich Andon Board 13
  14. 14. OEE-Auswertung durch künstliche Intelligenz wird mit Unterstützung der Förderung „Mittelstand.innovativ!“ des Landes NRW in Umsetzung Aktuelle Ausbaustufe KI 14 Auffällige Daten- verläufe werden durch künstliche Intelligenz identifi- ziert und dem Prozessingenieur zur weiteren Untersuchung vorgeschlagen
  15. 15. Aus einem Forschungsvorhaben ist ein Produkt mit breitem industriellen Einsatz geworden Auswahl aktueller Industriekunden 15
  16. 16. 16 Prof. Dr. Markus Focke Geschäftsführer tel +49 241 401 842 75
 mobil +49 171 362 055 4 email focke@ifp-aachen.de Dipl.-Ing. Jörn Steinbeck Geschäftsführer tel +49 241 401 842 76
 mobil +49 157 595 229 59 email steinbeck@ifp-aachen.de

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